机器视觉与计算机视觉的区别是什么?
1、学科：
机器视觉作为一门系统工程"学科"，有别于计算机视觉，是计算机科学基础的一种形式。
计算机视觉属于计算机"科学"，涉及到从图像中提取信息的人工系统背后的理论,她跨学科。
2、领域：
机器视觉是计算机视觉在工厂自动化中的应用，传统的机器视觉主要应用于工业领域，计算机视觉不限于工业领域。
从狭义的视觉系统角度出发，计算机视觉属于机器视觉系统的一部分。
3、信息处理程度：
机器视觉主要是提取信息，计算机视觉提取并理解信息（定义区分）。
4、软硬件
机器视觉系统中一定包含硬件。
计算机视觉系统中不一定包含硬件，偏算法。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
长荣科机电
2024-10-27 广告
计算机视觉和机器视觉虽然在许多方面有相似之处，但它们之间还是存在一些关键区别。
目标：
计算机视觉（Computer Vision）主要关注从数学、计算机科学和人工智能领域对视觉感知问题的研究。其目标是教会计算机理解和解析数字图像或视频，从而实现类似于人类视觉系统的功能。处理流程：
计算机视觉通常包括图像处理、特征提取、模式识别、图像理解等多个步骤，这些步骤可以通过不同算法和模型（例如深度学习模型）实现。应用领域：
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括自动驾驶、医疗诊断、安防监控、增强现实、计算机动画等。
机器视觉（Machine Vision）则更侧重于使用计算机视觉技术解决实际工程应用中的问题，通常应用于工业环境，如自动检测、质量控制、制造流程监控等。
机器视觉则包括采集图像、预处理、特征提取、识别与定位、决策输出等步骤。它更注重对整个流程的优化和实际应用效果。
机器视觉主要应用于工业领域，如自动化生产线的质量检测、工件定位、装配、包装等环节。
总之，计算机视觉和机器视觉在许多方面有重叠，但它们的侧重点和应用范围有所不同。计算机视觉更关注理论和算法，而机器视觉更注重实际应用和工程问题。
2022-06-17 · 百度认证:北京志强视觉科技发展有限公司官方账号
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